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提出神经符号词汇发现(NSLD)框架,其中基于LLM的智能体在未知环境中自主为未知视觉指代物开发共享词汇,从而为自主探索任务的部署前规划提供支持。
本文指出自主探索是大语言模型智能体的关键能力,并提出了先探索后行动范式,该范式将信息收集与任务执行解耦,以提升适应性和实际性能。同时引入了探索检查点覆盖率作为可验证的指标,用于评估探索的广度。